“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向。本丛书体系完整、内容简洁、语言通俗，综合介绍了人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者能够快速入门。《强化学习：人工智能如何知错能改》是“人工智

本书是一本全面介绍人工智能领域的专业教材。分为八章，人工智能概述、人工智能数学基础、人工智能基础模型、人工智能编程框架、视觉智能处理技术、语言智能处理技术、语音智能处理技术和人工智能的未来发展趋势。首先介绍人工智能的相关基础知识，包括人工智能相关概念、人工智能的数学基础、人工智能的模型基础以及相关编程基础，然后分别介绍

本书结合图论与矩阵分析的背景，主要以图论的连通性，矩阵分析的Keronecker积为工具，介绍运用状态预测器、切换控制、李雅普诺夫函数的方法，主要研究邻接输入饱和多智能体系统的一致性、切换通信拓扑下饱和异构多智能体系统的一致性等内容，这些内容是多智能体系统中重要且十分有意义的工作。同时这些研究工作也可以为其他控制系统研

本书从原理、历史、应用、挑战、前景等多个维度解读了AI艺术、AI写作、A工作曲、AI电影等AI创意技术。在知识讲解的同时，书中也引导孩子锤炼工程思维、创新思维、辩证思维、前瞻性思维等思维能力，以提高孩子解决实际问题的能力。

本书首先介绍了撰写的基本背景，总结了国内外储层四维地质建模的研究现状；接着阐述了人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系和机器学习、深度学习中包含的主要方法；之后在总结本书所研究区域的油藏地质背景的基础上，详细讨论了如何结合深度学习中的Attention-LSTM方法、三维地质建模技术，来构建储层参数的四维地质模型；

本书聚焦智能系统工程，探讨如何将系统工程、系统思维与人工智能、机器学习等新技术结合，设计出更智能的系统。在人类与系统交互常感挫败、技术发展迅猛的背景下，多数关于人工智能的研究局限于算法层面，而本书填补了智能系统设计领域的空白。? 书中指出，人与机器的高效合作需通过设计和系统工程实现。为此，它融合了一般系统工程、基于模型

本书首先介绍了深度卷积神经网络模型(CNN)、依赖注意力机制Transformer模型、脉冲神经网络(SNN)模型的基本原理，同时介绍了作者的最新研究，如基于粒子群优化的深度神经网络模型、基于知识蒸馏的手写汉字识别深度神经网络模型压缩、用于手写汉字图像识别分类的并行快速VisionTransformer模型、用于手写汉

教材从“帮助、服务”教师教学及学生学习角度出发，并推出配套教学资源库，实现教学资源与教学内容的有效对接，融“教、学、做”为一体，结合时代前沿技术，让学生对将来所从事工作有整体认知与把握，引导职业理念，帮助学生树立职业目标、熟悉工作内容，增强就业与职业能力。本教材共包括11个项目，分别为：新闻热点与身边的人工智能，人工智

本书以人工智能与大数据为研究对象，主要研究了二者在相关领域的应用。本书从人工智能与大数据概论入手，针对人工智能在智慧城市开发建设实践中的运用、人工智能在卫生领域应用、人工智能技术在其他领域的应用进行了分析和研究；对大数据在教育与公共安全中的应用、基于大数据的应急管理做了一定的介绍；对银行内部审计活动中的大数据技术实践、

2024年2月16日，OpenAI公司发布“文生视频”大模型工具Sora，再度引发AIGC相关领域的热潮。当前人工智能技术是国际热点，AIGC领域技术产品也是日新月异，虽有不少图书涉及此方向，但多是浅尝辄止或偏向于纯技术，对AIGC技术体系和产业链条的分析还有所欠缺。本书主要介绍：1、AIGC领域的基本概念、优势及内容